Análise de dados

Relevância da análise de dados na IA e na aprendizagem automática

A análise de dados é a base para projectos de IA e ML bem sucedidos. Antes de treinar modelos complexos, os dados em bruto requerem uma análise exaustiva. Isto envolve passos críticos, como a limpeza de dados para resolver erros e inconsistências, e o pré-processamento de dados para os formatar adequadamente para os algoritmos. Técnicas como a EDA, muitas vezes melhoradas pela visualização de dados através de ferramentas como o Seaborn, ajudam a revelar padrões subjacentes, estruturas, valores atípicos e potenciais enviesamentos nos dados. Uma compreensão profunda destes aspectos é crucial para selecionar modelos adequados, garantir a qualidade dos dados e conseguir uma formação eficaz, muitas vezes gerida em plataformas como o Ultralytics HUB.

Além disso, a análise de dados continua a ser essencial após o treino do modelo. A avaliação do desempenho do modelo envolve a análise dos resultados da previsão em relação aos dados da verdade terrestre, utilizando métricas como a exatidão ou a precisão média média (mAP). Podes saber mais sobre as métricas de desempenhoYOLO no nosso guia. Este processo analítico ajuda a identificar os pontos fracos do modelo, a compreender os tipos de erro (muitas vezes visualizados através de uma matriz de confusão) e a orientar melhorias através de métodos como o ajuste de hiperparâmetros ou a exploração de diferentes arquitecturas de modelos. Frameworks como PyTorch e TensorFlowjuntamente com bibliotecas como Pandas para manipulação de dados, são ferramentas comuns neste processo.

Análise de dados vs. conceitos relacionados

Embora relacionada, a análise de dados difere de vários outros termos:

• Extração de dados: Concentra-se principalmente na descoberta de padrões e relações novos, anteriormente desconhecidos, em grandes conjuntos de dados. A análise de dados envolve frequentemente a análise de aspectos de dados conhecidos ou o teste de hipóteses específicas, embora possa incluir a descoberta exploratória. Sabe mais sobre o papel da extração de dados na visão computacional.
• Aprendizagem automática (ML): Utiliza algoritmos para aprender com os dados (frequentemente preparados e analisados através da análise de dados) para fazer previsões ou tomar decisões sem programação explícita. A análise fornece os conhecimentos e os dados preparados que os modelos de aprendizagem automática consomem. O ML é um método para alcançar a IA, enquanto a análise de dados é um processo aplicado aos dados.
• Big Data: Refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes e complexos. A análise de dados é o processo de extração de valor e de conhecimentos a partir dos dados, independentemente de se qualificarem como "grandes dados". A análise de Big Data aplica técnicas analíticas especificamente a estes grandes conjuntos de dados.
• Visualização de dados: É a representação gráfica de dados e informações. É uma ferramenta fundamental utilizada no processo mais vasto de análise de dados para explorar dados e comunicar resultados de forma eficaz. Vê exemplos no nosso guia de integração do TensorBoard.
• Business Intelligence (BI): Centra-se frequentemente na análise descritiva (o que aconteceu), utilizando dados históricos para informar as decisões empresariais, normalmente através de painéis de controlo e relatórios. A análise de dados pode englobar análises descritivas, de diagnóstico, preditivas e prescritivas. Lê mais no Glossário de TI da Gartner.

Aplicações de IA/ML do mundo real

A análise de dados é fundamental para impulsionar o progresso em numerosas aplicações de IA:

1. Análise de imagens médicas: Antes que um modelo de IA possa detetar anomalias em exames médicos (como raios X ou ressonâncias magnéticas), a análise de dados é usada extensivamente. As imagens em bruto são pré-processadas (normalizadas, redimensionadas) e limpas. A análise exploratória ajuda a compreender as variações na qualidade da imagem ou nos dados demográficos dos doentes em conjuntos de dados como o conjunto de dados de tumores cerebrais. A análise ajuda a identificar caraterísticas relevantes e a avaliar o desempenho do modelo de diagnóstico(exatidão, sensibilidade, especificidade) em relação a anotações de peritos, orientando melhorias para utilização clínica. Recursos como a iniciativa NIH Biomedical Data Science realçam a sua importância. Vê como os modelos YOLO podem ser utilizados para a deteção de tumores em imagiologia médica.
2. Gestão do inventário de retalho orientada para a IA: Os retalhistas utilizam a análise de dados para otimizar os níveis de stock e reduzir o desperdício. Isto envolve a análise de dados históricos de vendas, a identificação de tendências sazonais e a compreensão dos padrões de compra dos clientes(modelação preditiva). Além disso, os sistemas de visão por computador (CV), alimentados por modelos treinados com base em dados visuais analisados, podem monitorizar o stock nas prateleiras em tempo real. A análise de dados avalia a eficácia desses sistemas, analisando a precisão da deteção e vinculando os dados de inventário aos resultados de vendas, permitindo estratégias de reabastecimento mais inteligentes. Explora o Google Cloud AI for Retail para obteres soluções do sector. Ultralytics oferece informações sobre a IA para uma gestão mais inteligente do inventário de retalho e para alcançar a eficiência do retalho com a IA.

A análise de dados fornece os conhecimentos críticos necessários para criar, refinar e validar sistemas eficazes de IA e ML em diversos domínios, desde os cuidados de saúde à agricultura e fabrico. A utilização de plataformas como o Ultralytics HUB pode agilizar o processo desde a análise de dados até a implantação do modelo.